自動運転に関する国際標準化とレベル４の社会実装に向けた取組
2022年12月16日
製造産業局 自動車課
ITS・自動走行推進室長
福永茂和

自動運転の意義
 自動車産業は、コネクティッド化、自動運転、シェアリング・サービス化、電動化などの産業構造を大きく変える可能性のある変化に直面（CASEへの対応）。
 特に、自動運転は、交通事故の削減や高齢者等の移動手段の確保、ドライバー不足の解消など社会的意義が大きい一方で、技術的難度が高く、また、その実現のためには様々な制度やインフラの整備も必要。官民一体となった取組が求められる。

自動運転の意義

より安全かつ円滑な
道路交通より多くの人が快適に移動できる社会

産業競争力の向上、関連産業の効率化

交通事故の削減

運転の快適性向上

自動車関連産業の国際競争力強化

交通渋滞の緩和高齢者等の移動支援

新たな関連産業の創出

環境負荷の低減 日本の交通事故死者数※交通安全基本計画  物流分野においても、特にトラック業界を中心として労働力不2021年 2,636人（24時間死者数）
足が顕在化→ 2025年までに2,000人以下に（目標） 高齢者や子育て世代、車いす利用者等にもやさしい 交通事故の約９割がドライバーの移動手段の提供
運転ミス

運輸・物流業の効率化
レーダー

カメラ

レーザースキャナー

開発中の自動運転車

ダイナミックマップ（階層構造のデジタル地図）1

地域における移動手段の確保が深刻な社会問題に 高齢化・過疎化が進行する我が国においては、特に自家用車による移動に頼らざるを得ない地方部を中心に、高齢者等の移動弱者の生活機能（医療・買い物等）へのアクセスが深刻な社会課題。
 他方で、少子高齢化は、高齢者や学生の重要な移動手段となる地域公共交通の経営環境も圧迫。
地域における移動手段の確保の重要性

地域公共交通の深刻な経営環境

 我が国の大半を占める郊外・過疎地域においては自家用車交通分担率が約７割。免許返納者数は増加傾向。
自治体数

自家用車交通分担率

大規模都市（50万人以上）

29市町村

22.7％

郊外・過疎地域（5万人以下）

1,197町村67.5%※ 総務省統計局「国勢調査（H27）
東京都区郡は１市町村と計上

60.1万件55.2万件

50

60
50

5.1

1990年

自主返納制度導入

10

2000年

(2018年度)

31%

2020

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2010年

2016年

※地域鉄道：新幹線・在来線・都市鉄道以外の路線（2020.3末 全国95社）

一般路線バス事業者

11.8万件

2012

2011

2002

1998

地域鉄道

経常収支における黒字/赤字事業者比率

赤字※警察庁データ

42.0 乗合バス
4.1
※

42.0
3.8

4.3

運転経歴証明書導入

20

少子高齢化等の影響を受けて90年比で大幅減少

48.0

交付後の経過年月にかかわらず、本人確認書類として使用可能に

40

0

65.0

運転免許の自主返納件数

60

3070

※ 総務省統計局「国勢調査(H22)」（本調査では、通勤・通学時の利用交通手段の分担率を指す）

（万件）
70

輸送人員の推移(億人)

地域鉄道事業者(2016年度)

黒字

黒字

26%

69%

74%
赤字

両者とも約7割の事業者が赤字の状況※鉄道統計年報、「過疎地域における地域公共交通の現状と課題」(国土交通省)、「次世代モビリティ社会を見据えた都市・交通政策ー欧州の統合的公共交通システムと都市デザインー」(公共財団法人 日本都市センター)、その他各種公開情報より作成

2

自動運転の実現に向けた取組の推移
 我が国では世界に先駆けて自動運転の実現に向けた法制度面での環境整備が進展（2022年、レベル４に対応する道交法へと改正）。
 今後は、人流・物流・オーナーカーのそれぞれの領域でのユースケースの確立、具体的な社会実装に向けた取組が求められるフェーズに。
我が国における自動運転に関する環境整備の取組
2025年 40ヵ所での自動運転移動サービス実現（目標）2022年 改正「道路交通法」成立（2023年4月1日施行予定）
無人自動運転（レベル４）が可能に
2021年 福井県永平寺町におけるレベル３自動運転サービス実現
ホンダにより世界初のレベル３オーナーカー発売開始

2020年 「道路運送車両法」「道路交通法」改正・施行
システムによる運転代替（レベル３）が可能に（イメージ）永平寺町：遠隔自動運転システム

2019年 「自動運転の公道実証実験に係る道路使用許可基準」2017年 「道路運送車両の保安基準に基づく関係告示の改正」等
2016年 「自動走行システムに関する公道実証実験のためのガイドライン」

出典：本田技研工業株式会社

3自動運転に関する基準・標準連携体制
 自動運転の本格普及に向け、国内・国際それぞれで基準（強制規格＝法規）整備の動きが活発化。国内では国交省・経産省・民間の基準・標準担当者で緊密に連携し、国内基準・標準と国際基準・標準に齟齬が生じない様に推進。

基準Regulation

UN/ECE/WP29
国土交通省

自動車基準認証
国際化研究センター

自動運転部会連携

自動運転基準化研究所※MLIT自動車局，
METI自動車課/ISO課が委員として参画※MLIT自動車局,
METI自動車課/ISO課が委員として参画

Standard

ISO/TC22, ISO/TC204
経済産業省

日本自動車工業会

JASIC

基準・標準連携（シナリオ）TF

標準

安全・環境標準化
部会

基準対応検討

標準化戦略検討

連携

連携

JISC

日本産業標準調査会

JSAE

自動車技術会

自動運転標準化検討会
車両通信部会

ISO/TC22/SC31

電子・電装部会
ISO/TC22/SC32ビークルダイナミクス部会※METI
自動車課/ISO課がオブザーバとして参画

ITS地理データ分科会
ISO/TC204/WG3

走行制御分科会

ISO/TC204/WG14

通信分科会

ISO/TC22/SC33

ISO/TC204/WG16

人間工学部会

協調システム分科会

ISO/TC22/SC35・39

ISO/TC204/WG18

4自動運転に関する国際標準化の動向
 自動運転に関する国際標準化は、主にISO/TC22（自動車）、ISO/TC204（高度道路交通システム）において活動。
＜自動運転関連標準化案件＞※赤字は日本提案

ISO/TC22（議長：仏）

ISO/TC204（議長：米）・安全性検証シナリオ

・モーターウェイショーファーシステム（Lv3 自動車専用道路自動運転システム）・ソフトウェア更新

・自動バレー駐車システム（日独共同提案）

・SOTIF（仏提案）（Safety of the Intended Functionality：性能限界など故障発生時以外の機能安全）・ドライバーモニタリング

安全性検証シナリオ・トラック隊列走行システム

・・・ほか

・衝突回避横方向制御システム
・Lv4 低速自動運転システム（英提案）

MCSの走行範囲モーターウェイショーファーシステム

・・・ほか

自動バレー駐車システム

自動運転に関する国際標準化は、各国の産業界がしのぎを削って厳しい競争を繰り広げている。
自動運転関連の標準化は、ISO/TC22やTC204だけでなく、それ以外のISO/TCやコンソーシアム、民間認証機関も含め、欧米を中心に各極で急速に活発化。

5

安全性検証シナリオ（国際標準ISO 34502）
 自動運転車両の安全性の検証にあたっては、交通参加者の速度や距離などの検証範囲をどこまで定めるかや、評価するシナリオに過不足がないかという点などが課題。
 本標準は、自動運転システムの安全性を評価する手順や、クリティカルシナリオ（自車にとって危険と認知した場合に即座に安全行動を行う必要がある事象）の導出手法等から構成する「シナリオベースアプローチ」を提案、安全性保証にとって必要十分なシナリオを漏れなく導出することが可能に。
 これにより、自動運転車の安全性及び開発効率の向上に加え、安全性の要件を明確化することで、社会受容性の向上にも期待。
＜安全性評価の全体的な流れ＞＜シナリオの体系化＞

6

安全性評価（SAKURA Project） 自動運転車の実用化に向けては、運転者による運転を前提とした従来の安全に対する考え方に加え、自動運転システムが車両の操作を行うことに対応した新たな安全性評価手法を策定する必要。
 高速道路における交通流シナリオを作成し、独仏米等の各国と協調してISOに提案、2022年11月にISO 34502として発行。自動運転Lv3（ALKS）に関する国際・国内基準への成立にも貢献。
 これまでは高速道路における交通外乱のシナリオを検討してきたが、2021年度から交通外乱に加えて認識外乱・車両外乱を体系的に組み合わせたシナリオを検討し、一般道へも拡張。
＜安全性評価交通流シナリオデータ作成のイメージ＞
計測・データ処理

検証C) 安全基準シナリオの作成

交通環境網
羅性の検証

シナリオ毎パラメータ定義
ｼﾅﾘｵの体系化

シミュレーションシナリオ
ＤＢ

テストコース

高速24シナリオ

計測車両

定点カメラ

dy

交通外乱データの収集・分析

公道B) 実環境観測DB

No.1

Vy
dx

Gx

安全性評価のテストシナリオ作成

事故・ヒヤリ
ハットデータ
走行・交通流
観測データ

テスト結果

実際におきた事故・ﾋﾔ
ﾘﾊｯﾄ

シナリオ生成

安全性評価A) 安全性基準の把握
運転行動データ

ドライバ
運転行動7

安全性評価（国際調和活動）
 国際学会・会議においてSAKURAプロジェクトの成果を積極的に発信し、各国との連携・協調体制を強化。
 各国の安全性評価プロジェクトの実務者と連携を行い、国際標準化等に貢献。
（2017年3月）日独ハノーバー宣言・シナリオ・論証体系協調・ISOドラフト共同作成（2019年9月）日仏自動車産業に関する・シナリオDB協調
協力覚書締結・欧州内の調和動向把握

・北米論証データ構築
8

DIVP（Driving Intelligence Validation Platform）の概要
 DIVPは、仮想空間において自動走行の安全性評価環境の構築を目指す取組であり、自動運転車のセンサ反応などをシミュレーション上で確認できる。
 これにより、実環境では起きない、起きにくい環境を再現することができ、効率的に自動走行実証を行えることが期待される。
 SIP-adusのプロジェクトの一つとして、神奈川工科大学、BIPROGY、センサーメーカ等により実施。
これまでの研究成果を踏まえ、新会社「V-Drive Technologies」を設立、９月に製品化。

9自動運転の安全性保障に向けた取り組み 安全性評価シナリオDBと仮想環境を結合した上で、実際のシステム開発に適用し、安全性評価プラットフォームの実用化を推進。

安全性評価シナリオＤＢ

仮想環境

一般道交通流シナリオ、センサ不調シナリオのフィードバック

評価目的に応じたスケーラブルなsimulationアーキテクチャの検討
認証

ＯＤＤ定義

ＡＤシステム検証データ
Field Monitoring

単体・結合性能評価

ハザード解析&リスク評価

空間減衰

単体・結合機能評価

トリガリング条件分析
実装

激しい雨

逆光

ノイズ
システムの公道評価(FOT)10

トラック隊列走行システム（国際標準ISO 4272）
 国内物流の大半を支えるトラック輸送において、ドライバー不足、高齢化、燃料費の高騰などが喫緊の課題であり、トラック隊列走行の実現は、運転負荷の軽減、燃費向上、渋滞緩和に貢献。
 本標準では、隊列の形成/加入/離脱時の機能（隊列運行管理機能）と、隊列走行の機能（隊列走行制御機能）について規定。
 異なるメーカーの車両が混在していても隊列の加入車情報を共有することが可能となり、加入時においても協調して車速の調整を行うなどした隊列の形成が可能に。

＜トラック隊列走行 実証実験＞＜トラック隊列走行システム構成図＞

11

自動運転の社会実装に向けた取組 完全自動運転（レベル５）までには、様々な課題が存在することから、走行条件の絞り込みが容易なサービスカーから、レベル４を先行実装するべく、RoAD to the L4プロジェクト（後述）を推進。
 2025年頃までに無人自動運転サービスを40ヵ所で実現、高速道路でのレベル４トラックの実用化などを目指し、さらに歩行者や他車両と混在する空間へのサービスの拡張を図る。
究極の自動運転社会レベル５システムが操縦条件のない完全自動運転

レベル４

限定条件下での完全自動運転

レベル３

条件付自動運転混在空間へのサービスの展開
無人自動運転移動サービスの実現・横展開
レベル４トラック・隊列走行の実用化

商用車での先行実装から自家用車での量産開発に商用車(渋滞時の電話可等)

自家用車

TAXI

人間が操縦

レベル２
部分的自動運転(前車追従、車線維持等)

レベル１
運転支援

独が2021年7月にレベル４対応の道交法へ改正（日本は2022年度目途で施行）

ホンダが世界初のレベル３を発売(自動ブレーキ等)

走行条件の限定度合（地域、道路、環境、交通状況、速度、ドライバー等）
限定付き
限定無し

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無人自動運転移動サービスの実現に向けた課題
 2025年40ヵ所の着実な社会実装に向けては、国際的な動向も踏まえつつ、以下のような課題に重点的に取り組む必要があるのではないか。

事業化加速

コスト面：
・自動運転サービスによって得られるメリットとイニシャル／ランニングのコストの整理をした上での、先行して導入する者に対する支援策の検討。
・MaaSと自動運転を組み合わせることで、効率的な運行や新たな移動ニーズを喚起し、持続的な移動サービスの提供。

環境整備（インフラ、法整備等）
レベル4に向けた人材確保・育成：･バス・タクシー事業者のシステム・人材への対応を含め、遠隔監視者や車内保安要員などの自動運転に必要な人材の確保や、教育の在り方の検討。
持続的な事業体制の構築：･整備／メンテナンス等を含め、地域でサステイナブルに運営するための事業体制の構築。
インフラ連携の在り方：･車両単体では走行困難な環境･混在空間での、インフラと車両の役割の整理。

技術開発
要素技術の開発：･レベル４に向けたソフトウエア、センサー等の自動運転要素技術の開発。
技術面の高度化・標準化：･より多くの車両を効率的に同時監視できる遠隔監視システムやスキームの構築。
･ ⾃動⾛⾏システムの安全性の評価手法の構築と国際標準化。

社会受容性向上
地域関係者の理解と協力：･地域の関係者・関係機関の理解と協力を得て、円滑かつ安全に自動運転サービスを実施するためのひな型（セーフティアセスメント、セーフティレポート）の整理。
関係者間の役割の整理：･関係者に求められる役割と責任分解点、保険スキームなど円滑な事業環境の構築に必要な役割の整理。

これらの課題を視野にいれ、「RoAD to the L4」において主要な走行環境での研究開発・実証プロジェクトを実施。

13

RoAD to the L4 プロジェクトについて 無人自動運転サービスの実現および普及を目指し、関係省庁とも連携しながら「自動運転レベル４等先進モビリティサービス研究開発・社会実装プロジェクト（RoAD to the L4）」を推進中。
 2025年頃までに無人自動運転サービスを40ヵ所で実現、高速道路でのレベル４トラックの実用化などを目指し、さらに市街地など歩行者や他車両と混在する空間へのサービスの拡張を図る。

テーマ1:レベル４移動サービスの実現@限定空間 テーマ2:エリア・車両の拡大への対応
・ 2022年度目途に限定エリア・車両での、遠隔監視のみでの自動運転サービス(レベル4)の実現を目指す。
・ さらに、事業性向上に向けて、４台の車両を１人が同時監視するシステムの確立等を図る。

エリア・車両拡大

遠隔監視のみで自動運転サービス(レベル4)の実現に向けた実証事業の推進（イメージ）永平寺町：
遠隔自動運転システム

・ 足元では、ユースケースや優先的に確立すべきエリアを特定し、それらに基づき車両を含む新たな幹線物流システムの在り方を検討中。

（イメージ）高速道路
での自動運転混在空間対応・ 2025年度頃に高速道路でのレベ
ル４自動運転トラックやそれらを活用した隊列走行の実現を目指す。

・ 2025年度頃までに無人自動運転サービスを40ヵ所以上実現するため、走行環境拡大や事業性向上に向けた検討を実施。
・ 具体的には、中型バス等に自動運行装置を搭載するための実証や、ユースケースの類型化等を行う。

（イメージ）
自動運転バステーマ4:混在空間でのサービス確立 混在空間対応

テーマ3:高度物流システムの実用化@高速道路
高速道路における隊列走行を含む高性能トラックの実用化に向けた取組

さらに、対象エリア、車両を拡大するとともに、事業性を向上するための取組

混在空間でレベル４を展開するためのインフラ協調や車車間・歩車間の連携などの取組

・ 2025年以降に、より複雑な走行環境（混在空間）でのレベル４自動運転サービスを展開すべく、車両がインフラや他の車両等と協調する（イメージ）インフラシステムの確立を目指す。
からの走行支援・ まずは、インフラ等との連携を必要とするユースケースの整理、車両・インフラが保有するデータ（ダイナミックな周辺状況）の連携スキームを検討等を行い、実証へとつなげる。

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ＧＩ基金：電動車等省エネのための車載コンピューティング・シミュレーション技術の開発（国庫負担額：上限420億円）

 自動車の利用段階のCO2排出量削減に向けた包括的な取組として、交通渋滞や、その原因となる事故の防止へとつながる自動運転の社会実装が期待される。
（電動・自動走行車が普及すると、グリーン成長戦略に掲げた「CO2排出削減と移動の活性化の同時実現」にも貢献）

 しかしながら、自動運転に必要な車載コンピューティングには膨大な電力を必要とすることから、電動車の航続時間・距離に影響を与え、現行技術では、反対に電動車普及の制約要因となる可能性。
 そこで、本事業では、徹底した車載コンピューティングの省エネ化（現行技術比70％減）のため、特に消費電力に影響する自動運転ソフトウェア・センサーシステムの省エネ化の研究開発を実施。
 同時に、自動車の電動化・自動化の中で開発体制の転換が求められるサプライチェーン全体の競争力強化のため、自動化にも対応した電動車全体の標準的シミュレーションモデルの開発を行う。
【研究開発項目２】【研究開発項目３】
一般社団法人日本自動車研究所「自動運転に対応する電動車両シミュレーションモデルの開発」【研究開発項目１】
株式会社ティアフォー
「自動運転ソフトウェアの省エネ化」

ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社• 自動運転ソフトウェアは、通常、人間の頭脳が行う「認識・判断・操作」のプロセスを代替。膨
大な計算量により、膨大な電力を消費。

• 自動運転センサーシステムは、人間の目のように周辺状況を知覚し、ソフトウェアへ伝達。その性能が、後段のソフトウェアの計算量に影響。

• 自動運転の試験・評価に必須の電動車両シミュ
レーション・モデルを、車両全体で実際の挙動と90％以上の精度で一致する水準で開発。

センサー機器の高度化や、システム全体を通じた手法改善等により、ソフトウェアへの負荷軽減等を実現し、広い走行環境での自動運転の実現と、70％の消費電力削減に貢献。
組み合わせてセンサー機器• 広く活用可能な標準モデルとすることで、性能検証に要する期間をサプライチェーン全体で半減し、電動車開発期間の短縮に貢献。

「自動運転センサーシステムの省エネ化」• ディープラーニングの革新的な手法改善等により、 •性能向上と省エネ化を同時に実現し、広い走行環境での自動運転の実現と、70％の消費電力削減に貢献。
自動運転ソフトウェア
認識（カメラ・レーダー・ライダー）

周辺状況把握電動・自動走行車
全体の高精度モデル

デジタルで性能評価・開発

判断操作

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